平均処理時間(AHT)

平均処理時間(AHT)とは?

平均処理時間(AHT)は、コンタクトセンターやカスタマーサービス業務において使用される基本的な重要業績評価指標(KPI)であり、オペレーターが顧客とのやり取りを開始から終了まで処理するのに要する総時間を測定します。この指標には、顧客との実際の会話時間だけでなく、通話中の保留時間や、その特定のやり取りに関連するタスクを完了するために必要な後処理作業(ACW)時間も含まれます。AHTは、カスタマーサービス環境における業務効率、リソース計画、サービス品質評価のための重要なベンチマークとして機能します。

AHTの計算には、特定期間中のすべてのやり取りの総処理時間を、処理されたやり取りの数で割ります。この包括的な測定により、マネージャーやアナリストは、オペレーターの生産性、プロセス効率、コンタクトセンター全体のパフォーマンスに関する貴重な洞察を得ることができます。単純な通話時間指標とは異なり、AHTは完全なカスタマーサービス体験を捉えるため、音声通話、チャットセッション、メール応答、ソーシャルメディアでのやり取りなど、さまざまなチャネルにわたる顧客とのやり取りの真のコストと複雑さを理解するための不可欠なツールとなっています。

AHTを理解し最適化することは、コンタクトセンターの成功にとって極めて重要です。なぜなら、それが業務コストと顧客満足度の両方に直接影響を与えるからです。処理時間が短いことは効率的な問題解決と業務費用の削減を示す可能性がありますが、AHTが極端に低い場合は、サービス品質を損なう急いだやり取りを示唆している可能性があります。逆に、処理時間が長い場合は、徹底したカスタマーサービスを示している可能性がありますが、非効率性、不十分なトレーニング、または合理化が必要な複雑なプロセスを示している可能性もあります。重要なのは、業務効率とコスト効果を維持しながら、高品質なカスタマーサービスを確保する最適なバランスを見つけることです。

コンタクトセンターのコアパフォーマンス構成要素

通話時間 - オペレーターと顧客の間の実際の会話時間であり、情報交換、問題解決、関係構築が行われる主要なやり取り期間を表します。この構成要素は通常、AHTの最大部分を占めます。

保留時間 - オペレーターが情報を調査したり、スーパーバイザーに相談したり、システム検索を実行したりする間に、顧客が保留状態で過ごす累積時間。保留時間を最小限に抑えることは、顧客満足度を維持し、全体的なAHTを削減するために重要です。

後処理作業(ACW) - 顧客が切断した後、オペレーターがやり取りに関連するタスクを完了するために費やす時間。顧客記録の更新、フォローアップのスケジューリング、注文処理などが含まれます。ACWはデータの正確性に不可欠ですが、効率性のために最適化する必要があります。

まとめ時間 - やり取りの分類、ケースステータスの更新、次の顧客対応の準備を含むACWの特定のサブセット。適切なまとめ手順により、カスタマーサービス提供における継続性と品質が確保されます。

システム応答時間 - CRMの読み込み時間、データベースクエリ、アプリケーションの切り替えなど、技術インフラストラクチャによって引き起こされる遅延。これらの技術的要因はAHTに大きな影響を与えるため、継続的な監視と最適化が必要です。

転送時間 - 顧客を他の部門や専門家に転送する際に関わる時間。説明時間とウォームトランスファー手順が含まれます。不要な転送を減らすことは、AHT最適化の鍵となります。

マルチチャネル統合時間 - オペレーターが複数のチャネルでやり取りを同時に処理する場合、または異なるコミュニケーションチャネルからの以前のやり取りを参照する必要がある場合に必要な追加時間。

平均処理時間(AHT)の仕組み

AHT測定プロセスは、顧客とのやり取りが開始されたときに始まり、関連するすべての作業が完了するまで続きます。詳細なワークフローは次のとおりです:

1. やり取りの開始 - オペレーターが着信通話やチャットを受け入れるか、メール/チケットの作業を開始すると、タイマーが開始され、処理時間測定の正式な開始がマークされます。

2. 顧客認証と問題の特定 - オペレーターは顧客の身元を確認し、関連するアカウント情報にアクセスし、顧客の問い合わせや問題の性質を判断して、効率的な解決の基盤を確立します。

3. 積極的な問題解決 - オペレーターが情報を提供し、問題をトラブルシューティングし、リクエストを処理し、または専門的なコミュニケーション基準を維持しながら顧客をソリューションに導く、コアとなるやり取りフェーズ。

4. 保留と調査期間 - 必要に応じて、オペレーターは複雑な問題を調査したり、ナレッジベースを参照したり、スーパーバイザーの支援を求めたりするために顧客を保留にします。すべての保留時間は総AHT計算に寄与します。

5. ソリューションの実装と検証 - オペレーターはソリューションを実装し、トランザクションを処理し、または最終的な回答を提供しながら、提供された解決策に対する顧客の理解と満足を確認します。

6. やり取りの終了 - 実行されたアクションの要約、フォローアップの期待設定、切断前の顧客満足度の確認など、適切な終了手順で会話を終了します。

7. 後処理作業の完了 - オペレーターは顧客記録を更新し、やり取りを分類し、フォローアップ活動をスケジュールし、顧客とのやり取りに直接関連する管理タスクを完了します。

8. 品質保証文書化 - 適切な記録管理を確保し、顧客のやり取り履歴の将来の参照を可能にする最終文書化とケースクローズ活動。

ワークフローの例: テクニカルサポートの通話が午前10時に開始され、顧客認証(2分)、問題診断(5分)、調査のための保留時間(3分)、ソリューション実装(8分)、後処理作業(4分)で、合計AHTは22分となります。

主な利点

業務効率の測定 - AHTは、コンタクトセンターの生産性を評価し、プロセス改善とリソース最適化の機会を特定するための定量化可能なデータを提供します。

コスト管理と予算編成 - 正確なAHTデータにより、やり取りコストの正確な計算が可能になり、コンタクトセンター業務の予算計画と財務予測をサポートします。

人員配置と労働力計画 - AHT指標は、スケジューリングの決定に情報を提供し、マネージャーが最適な人員配置レベルを決定し、異なる期間のキャパシティ要件を予測するのに役立ちます。

パフォーマンスベンチマーキング - 組織は、チーム、部門、業界標準間でAHTを比較して、ベストプラクティスと改善が必要な領域を特定できます。

トレーニングニーズの特定 - 個人およびチームのAHTパターンの分析により、オペレーターの特定のトレーニング要件とスキル開発の機会が明らかになります。

顧客体験の最適化 - バランスの取れたAHT管理により、顧客は過度な待ち時間や急いだやり取りなしに徹底したサービスを受けることができます。

品質保証の統合 - 品質スコアと組み合わせたAHTデータは、包括的なパフォーマンス評価を提供し、サービス基準の維持に役立ちます。

技術ROI評価 - システム実装の前後でAHTを監視することで、業務効率に対する技術投資の影響を実証します。

予測分析の基盤 - 過去のAHTデータは、キャパシティ計画とリソース配分の決定のための予測モデルをサポートします。

継続的改善フレームワーク - 定期的なAHT分析は、継続的な最適化イニシアチブを推進し、データ駆動型の意思決定プロセスをサポートします。

一般的な使用例

インバウンドカスタマーサービスセンター - AHT最適化を通じて、サービス品質基準を維持し、業務コストを管理しながら、大量の顧客問い合わせを管理します。

テクニカルサポート業務 - 複雑な技術トラブルシューティング環境において、徹底した問題解決と効率的なリソース活用のバランスを取ります。

営業コンタクトセンター - 関係構築とニーズ評価のための適切な時間を確保しながら、コンバージョン率を最大化するために営業会話の時間を最適化します。

医療コールセンター - コンプライアンス要件と品質ケア基準を維持しながら、患者の問い合わせと予約スケジューリングを管理します。

金融サービスサポート - 業務効率を維持しながら、適切なセキュリティ対策を講じて機密性の高い金融取引と問い合わせを処理します。

Eコマースカスタマーサポート - 複数のコミュニケーションチャネルにわたって、注文の問い合わせ、返品処理、製品サポートを管理します。

通信サポート - 複雑な通信製品のサービス問題の解決、アカウント変更の処理、技術サポートの提供を行います。

保険請求処理 - 徹底した文書化と規制遵守を確保しながら、請求の問い合わせと処理を管理します。

政府サービスセンター - 公共サービス基準への正確性とコンプライアンスを維持しながら、市民サービスを効率的に提供します。

マルチチャネルコンタクトセンター - 包括的なパフォーマンス管理のために、音声、チャット、メール、ソーシャルメディアでのやり取り全体でAHT測定を調整します。

AHTパフォーマンス比較表

課題と考慮事項

品質と効率のバランス - AHTを最適化しながら高いサービス品質を維持するには、顧客満足度を損なう急いだやり取りを防ぐための慎重な監視が必要です。

オペレーターのパフォーマンスプレッシャー - AHT削減に過度に焦点を当てると、ストレスが生じ、サービス品質と従業員満足度に悪影響を与える手抜き行動につながる可能性があります。

複雑な問題の処理 - 特定の顧客問題は本質的に長い解決時間を必要とするため、すべてのやり取りタイプに対して一律のAHT目標を設定することは不適切です。

マルチチャネルの複雑性 - 異なるコミュニケーションチャネルには異なるAHT特性があるため、チャネル固有の測定と最適化戦略が必要です。

技術への依存 - システムパフォーマンスの問題、古いソフトウェア、統合の問題により、オペレーターの制御を超えてAHTが人為的に膨らむ可能性があります。

トレーニングとオンボーディングの影響 - 新しいオペレーターは通常、学習期間中にAHTが高くなるため、調整された期待と的を絞った育成プログラムが必要です。

顧客行動の変数 - 個々の顧客のコミュニケーションスタイル、技術的熟練度、感情状態は、やり取りの時間に大きな影響を与えます。

季節的およびボリュームの変動 - ピーク期間と季節的変動は、複雑性の増加と顧客のストレスレベルによりAHTに影響を与える可能性があります。

コンプライアンスと文書化要件 - 特定の業界における規制要件により、適切な文書化と検証のためにやり取りが長くなる場合があります。

文化的および言語的考慮事項 - 多様な顧客ベースには、明確なコミュニケーションと文化的配慮のために追加の時間が必要になる場合があります。

実装のベストプラクティス

現実的なベンチマークの確立 - サービス品質を損なう可能性のある恣意的な目標ではなく、過去のデータ、業界標準、やり取りの複雑性に基づいてAHT目標を設定します。

包括的なトレーニングプログラムの実施 - 品質基準を維持しながら効率的にやり取りを処理できるよう、オペレーターに徹底した初期トレーニングと継続的なスキル開発を提供します。

技術インフラストラクチャの最適化 - 技術的な遅延とシステム関連のAHT膨張を最小限に抑える、信頼性の高いシステム、統合プラットフォーム、ユーザーフレンドリーなインターフェースに投資します。

明確なプロセス文書の作成 - オペレーターが迅速かつ一貫して問題を解決できるようにする、標準化された手順と簡単にアクセスできるナレッジベースを作成します。

AHTと品質の同時監視 - サービスの劣化を防ぐために、効率指標と品質指標の両方を考慮したバランスの取れたスコアカードを実装します。

リアルタイムコーチングの提供 - パフォーマンス評価のためだけでなく、即座のフィードバックとコーチングの機会のためにAHTデータを使用します。

やり取りタイプ別のAHTセグメント化 - 複雑性の違いと適切な解決時間を考慮して、さまざまなやり取りカテゴリに対して異なるAHT目標を設定します。

定期的なパフォーマンスレビュー - AHTのトレンドとパターンを頻繁に分析して、改善の機会を特定し、新たな課題に対処します。

従業員エンゲージメントの重視 - 燃え尽き症候群と離職を防ぐために、AHT最適化を追求しながらオペレーターのモチベーションと仕事の満足度を維持します。

継続的なプロセス改善 - AHTデータを使用して、体系的なプロセス強化を推進し、カスタマーサービスワークフローの非効率性を排除します。

高度な技術

予測AHTモデリング - 機械学習アルゴリズムを活用して、顧客履歴、問題タイプ、オペレーター特性に基づいてやり取りの時間を予測し、リソース配分を改善します。

動的AHT目標 - キューの長さ、顧客の優先度、やり取りの複雑性などのリアルタイム要因に基づいて調整される柔軟なAHT目標を実装します。

行動分析の統合 - AHTデータと顧客行動分析を組み合わせて、パターンを特定し、異なる顧客セグメントのやり取り戦略を最適化します。

音声分析の強化 - 音声分析を活用して、最適なAHTとサービス品質の結果と相関する会話パターンを特定します。

自動化されたワークフローの最適化 - インテリジェントルーティングと自動化されたプロセスを展開して、手動タスクを削減し、AHTパフォーマンスを向上させるためにやり取りを合理化します。

クロスチャネルAHT相関 - 異なるコミュニケーションチャネル間のAHT関係を分析して、チャネル戦略と顧客ジャーニー管理を最適化します。

今後の方向性

人工知能の統合 - AI搭載のアシスタンスは、オペレーターにリアルタイムのガイダンスを提供し、調査時間を削減し、最適なAHTのための初回解決率を向上させます。

オムニチャネルAHT測定 - 高度な分析により、すべてのタッチポイントにわたる顧客とのやり取りを追跡し、完全な顧客ジャーニー最適化のための包括的なAHT洞察を提供します。

感情知能指標 - 将来のAHT分析には、効率性と共感的なサービス提供のバランスを取るために、感情的コンテキストと顧客センチメントが組み込まれます。

予測的な顧客ニーズ - プロアクティブなサービスモデルは、顧客の要件を予測し、先制的な問題解決と情報提供を通じてAHTを削減する可能性があります。

自動化された品質保証 - リアルタイムの品質監視により、継続的な自動評価を通じて、AHT最適化がサービス基準を損なわないことを保証します。

パーソナライズされたやり取り戦略 - 顧客固有のAHT最適化により、効率性を向上させるために、個々の好みと過去のパターンに基づいてやり取りアプローチを調整します。

参考文献

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